‌判断一组数据是否服从正态分布，可以通过观察直方图、Q-Q图、计算偏度和峰度，以及进行正态性检验（如Shapiro-Wilk检验）来综合评估。‌ 以下是具体方法：

1. ‌直方图观察‌
   绘制数据的直方图，观察其形状是否接近对称的“钟形曲线”。如果数据大致对称且中间高、两侧低，可能服从正态分布。

2. ‌Q-Q图分析‌
   在Q-Q图中，如果数据点大致沿对角线分布，则表明数据接近正态分布；若明显偏离对角线，则可能不符合正态性。

3. ‌偏度和峰度计算‌
   偏度衡量数据分布的对称性，正态分布的偏度接近0；峰度反映数据分布的陡峭程度，正态分布的峰度约为3。若偏度绝对值>1或峰度偏离3较多，可能非正态。

4. ‌正态性检验‌
   Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验等统计方法可量化正态性。若检验p值>0.05，通常认为数据服从正态分布。

‌总结‌：单一方法可能不够准确，建议结合多种方式综合判断。若数据严重偏离正态分布，可考虑数据转换或使用非参数统计方法。